[发明专利]一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法及系统在审
申请号: | 202310124134.3 | 申请日: | 2023-02-16 |
公开(公告)号: | CN116109983A | 公开(公告)日: | 2023-05-12 |
发明(设计)人: | 徐英城;李龙浩;刘欢迎;许西论;种传升;张彤;董毅 | 申请(专利权)人: | 山东矩阵软件工程股份有限公司 |
主分类号: | G06V20/40 | 分类号: | G06V20/40;G06V10/82;G06V10/80 |
代理公司: | 山东瑞宸知识产权代理有限公司 37268 | 代理人: | 葛新建 |
地址: | 250000 山东省济*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 构建 空间 模型 车厢 信息 智能 方法 系统 | ||
1.一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,包括:
S1.获取目标火车车厢的原始视频数据,并将获取的原始视频数据转换为图像数据;
S2.利用清晰度打分模型对转换后的图像数据进行筛选,筛选后剔除不包含车厢信息、因车速过快而模糊的图像数据,得到图像数据;
S3.将得到的图像数据按照截取顺序进行排序,得到时序图像数据;
S4.判断时序图像数据所提供的信息是否与预设的车厢信息数据库中的模型进行对应;
S5.若是,利用残差网络模型对图像数据进行信息识别,得到目标火车车厢的车厢信息和车型特征信息,根据车厢信息和车型特征信息构建车厢信息空间模型,若否,返回S2重新筛选;
S6.判断车厢信息空间模型中的车厢信息是否缺损;
S7.若是,反馈需要填补的车厢信息,并对缺失的车厢信息进行智能填补;若否,填充结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,所述目标火车车厢的原始视频数据包括目标火车车厢的两侧及顶部视频数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,所述对转换后的图像数据进行筛选,包括筛选掉因为车厢速度过快而模糊的图像数据和重复的图像数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,判断时序图像数据所提供的信息是否与预设的车厢信息数据库中的模型进行对应,包括:判断是否根据高清时序图片数据中得到目标火车车厢的车厢信息与车厢信息的坐标位置。
5.根据权利要求4所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,所述根据车厢信息和车型特征信息构建车厢信息空间模型,包括:将融合识别到的车型特征信息与预先设置的车型信息数据库相比对,在车型信息数据库中寻找与车型特征信息相匹配的车型,进而得到该车型对应的车型空间结构模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,所述根据车厢信息和车型特征信息构建车厢信息空间模型,还包括将车型空间结构模型中的预存的车厢信息的坐标位置与高清时序图片中车厢信息的坐标位置作比对,根据车厢信息的坐标位置将车厢信息填充到车型空间结构模型中,进而得到车厢信息空间模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法,其特征在于,所述对缺失的车厢信息进行填补,包括通过融合识别目标火车车厢中缺失的车厢信息的坐标位置,利用目标火车车厢与其他火车车厢的关联性得到缺失的车厢信息,并按坐标位置将缺失的车厢信息填充到车厢信息空间模型中。
8.一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全系统,其特征在于,包括:
视频获取模块,被配置为,获取目标火车车厢的原始视频数据,并将获取的原始视频数据转换为图像数据;
图片获取模块,被配置为,对转换后的图像数据进行筛选,筛选后剔除不包含车厢信息的图像数据,得到高清图片数据;并将得到的高清图片数据进行排序,得到高清时序图片数据;
判断模块,被配置为,判断高清时序图片数据所提供的信息是否满足融合识别的要求;
空间模型构建模块,被配置为,利用融合识别得到目标火车车厢的车厢信息和车型特征信息,根据车厢信息和车型特征信息利用构建车厢信息空间模型,并将融合识别的目标火车车厢不同位置的车厢信息填充到车厢信息空间模型中;
空间信息识别模块,被配置为,判断车厢信息空间模型中车厢信息是否缺损;
智能填补模块,被配置为,反馈需要填补的车厢信息,并对缺失的车厢信息进行填补。
9.一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权利要求1所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法。
10.一种终端设备,包括处理器和计算机可读存储介质,处理器用于实现各指令;计算机可读存储介质用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1所述的一种基于构建空间模型的车厢信息智能补全方法。
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